方案摘要
方案下载| 应用领域 | 农/林/牧/渔 |
| 检测样本 | 种子 |
| 检测项目 | 营养成分>微量元素, 氨基酸, 维生素 |
| 参考标准 | GN NO. |
采用电子鼻对三种不同年份的番茄种子进行分析。结果表明：利用电子鼻可以很好的区分不同年份的番茄种子；利用主成分分析方法(PcA)基本上可以辨别出不同掺杂比例的种子。
《传感技术学报》
程绍明1，马杨珲2，周博1，王永维1，王俊
（1．浙江大学生物系统工程与食品科学学院，杭州3l0058；2．浙江科技学院信息学院，杭州310023）
摘 要：采用电子鼻对三种不同年份的番茄种子进行分析。结果表明：利用电子鼻可以很好的区分不同年份的番茄种子；利用主成分分析方法(PcA)基本上可以辨别出不同掺杂比例的种子，但是当掺杂比例为37．5％和50％时，较难利用电子鼻进行辨别区分；利用线性判别分析方法(LDA)可以很好的辨别出不同掺杂比例的番茄种子，并且每个混合种类的区域集中性都很好，所以相对于PCA方法，利用LDA方法得到的数据区域集中性要明显优于PCA方法得到的结果。在主成分分析和线性分析的基础上，利用BP神经网络和支持向量机两种模式对相互掺杂的种子进行分类识别，结果表明：相对于支持向量机模式识别，BP神经网络预测系统的误差较小，具有很好的预测性能。
关键词：番茄种子；电子鼻；神经网络；支持向量机
文献贡献者
电子舌用于检测某干混悬剂味觉检测
通过电子鼻和电子舌关联性对不同口味绿茶苦味和涩味的检测
福建农林大学科研团队揭示铁观音风味物质空间分布研究最新成果
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